Narrativeとは？ AIによるビデオ理解インフラストラクチャの革新

2025-12-02 by YC Digest

企業概要

Narrative（ナラティブ）は、AIを用いて動画コンテンツをテキストと同じように理解できる
「ビデオ理解インフラストラクチャ」 を提供するテクノロジー企業です。

本社はサンフランシスコ。
言語モデル（LLM）が動画を対象に学習・理解・検索・要約できるようにすることで、
企業が保有する“膨大なビデオデータを活用できていない問題”を根本から解決する次世代プラットフォームを構築しています。

業界背景：動画は“最も価値が眠るデータ”なのに、ほぼ活用できていない

動画データは、テキスト・画像と比べて圧倒的な情報量を持っているにもかかわらず、
企業や研究機関では次のような課題によって十分に活用されていません。

動画データの本質的な課題

検索できない（フリー検索に弱い）
手動タグ付け・メタデータ付与が非常に重い
長時間動画の内容把握に膨大な時間がかかる
映像・音声・テキストを横断した理解が難しい
AI研究用のビデオ処理パイプライン構築が困難
企業（特にメディア）のアーカイブが“宝の持ち腐れ”

YouTube、企業研修動画、監査映像、映像アーカイブ、研究データなど、
世界は前例のない量の動画を生成しているにもかかわらず、
その大部分は“理解されないまま眠っている”のが現状です。

Narrative はこれを 「テキストのように扱える動画インフラ」 に変えることで解決します。

提供するソリューション

AIによるビデオコンテンツ解析
映像・音声・テキストを統合的に理解し、フレーム単位で意味を抽出。
大規模ビデオデータの効率的な理解
数千時間単位の動画を要約、内容分類、シーン検出、コンテンツ理解へ変換。
マルチモーダル学習インフラストラクチャ
LLM と Vision AI が共通の表現で動画を理解できる環境を提供。

主な特徴・機能

1. 高度な機械学習アルゴリズム

映像・音声・字幕・コンテキストを統合し、
動画の「意味」「意図」「イベント」を高精度で解析。

2. 大規模ビデオデータの自動インデックス化

動画内で何が起きたのかを自動で構造化し、

人物
動作
物体
会話
シーン
イベント

を検索可能な状態に変換。

3. リアルタイムビデオ理解

ライブ映像でも内容解析が可能。
緊急対応、監視、スポーツ分析、放送などで活用できる。

ターゲット市場

テクノロジー企業
動画を検索・要約・分類する業務を自動化。
メディア・エンターテインメント産業
アーカイブ整理、字幕生成、編集支援、コンテンツ解析に最適。
研究機関・AI研究者
マルチモーダル研究の基盤として利用。
セキュリティ・監査業務
映像ログの自動理解を活用。

テクノロジー・アプローチ

Narrative は以下の技術を統合して“動画理解のためのLLMインフラ”を構築。

Vision-Language Models（VLM）
映像 + テキストを共通表現で理解。
音声認識 / 音声理解
会話・ナレーション・環境音を解析。
映像構造化エンジン
シーン、ショット、イベントを自動抽出。
時系列理解アルゴリズム
「いつ何が起きたか」を時間軸で理解。
大規模推論パイプライン
数千時間の動画をクラウド上で高速処理。

結果として、動画を“テキスト同等の検索性・扱いやすさ”に変換することが可能になります。

価値提案

膨大な動画データの効率的な分析が可能
人が数百時間見る必要のある作業をAIが自動化。
高精度なコンテンツ理解
映像・音声・会話を統合したマルチモーダル理解で高い精度を実現。
動画アーカイブの価値最大化
過去の映像資産が即検索・即活用できる「知識データベース」に変わる。
研究・AI開発の基盤として利用可能
動画理解モデルを構築する企業にとって“欠かせないインフラ”。

よくある質問

Q1: Narrativeの技術はどのように動作しますか？
A1: 動画をフレーム・音声・テキストに分解し、AIで統合的に理解させることで、内容をテキスト同等に扱えるようにします。

Q2: どの業界に適していますか？
A2: メディア、エンターテインメント、研究、AI開発企業に特に有用です。

Q3: データのプライバシーはどう守られていますか？
A3: 最新のセキュリティ基準と暗号化技術を使用し、動画データの安全性を確保しています。

キーワード

AI Video Processing, Machine Learning, Video Understanding, Computational Infrastructure, AI Technology, Video Analytics, Natural Language Processing, Multimodal Learning